AstraZeneca (Thailand) Ltd. объявила об официальном запуске A.Catalyst Network Thailand Hub — глобальной сети для медицинских инноваций. Проект направлен на синергию потенциала различных секторов с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и цифровых решений для развития проактивной системы здравоохранения.

Министр здравоохранения Таиланда Паттана Промфат подчеркнул приверженность министерства сотрудничеству для улучшения универсального медицинского страхования и борьбы с неинфекционными заболеваниями (НИЗ), такими как болезни почек, рак и респираторные заболевания. Особое внимание уделяется старению населения и влиянию загрязнения окружающей среды. Для решения этих задач необходимо внедрение современных технологий, включая ИИ, для повышения эффективности медицинских услуг. Запуск A.Catalyst Network Thailand Hub рассматривается как ключевой шаг к созданию устойчивых медицинских инноваций и укреплению позиций Таиланда как регионального лидера в этой сфере.

Roman Ramos, глава AstraZeneca в Таиланде, отметил, что компания, являясь партнером Таиланда более 40 лет, видит готовность страны к внедрению инноваций. Новый хаб призван объединить государственный и частный секторы, академические учреждения, экспертов, пациентские сети и тайские стартапы для ускорения внедрения ИИ-решений, улучшающих результаты лечения пациентов.

A.Catalyst Network Thailand является частью глобальной сети AstraZeneca, охватывающей более 20 стран. Сеть способствует обмену опытом и лучшими практиками для ускорения разработки инноваций, в том числе решений на базе ИИ, для борьбы с НИЗ и редкими заболеваниями. Хаб также будет поддерживать тайские health-tech стартапы, помогая им выходить на международные рынки.

В рамках инициативы уже запущен пилотный проект «Скрининг легких с помощью ИИ» для работников промышленных зон в четырех провинциях. Программа включает мобильные рентгеновские обследования с использованием ИИ и лекции о здоровье легких. Технология Inspectra CXR от тайского стартапа Perceptra анализирует снимки грудной клетки с точностью 98,9%, выявляя до восьми типов аномалий и сокращая время диагностики на 70%.